No caminho da autoria: criação de jogos educativos no PowerPoint por estudantes com altas habilidades ou superdotação
Bibliographic record
Abstract
Cada vez mais criancas jogam video games e jogos online por meio do computador. Nesta perspectiva, uma das causas apontadas para a dificuldade e o desinteresse pelo aprendizado e o fato de que a escola nao utiliza a linguagem dos estudantes cujas vidas estao centradas na tecnologia. Sendo assim, nosso objetivo foi pesquisar e elaborar jogos educativos no PowerPoint para estudantes com AH/SD, com o intuito de estimular e desenvolver suas potencialidades, alem de trabalhar com situacoes que desafiam os estudantes a buscarem novas solucoes e estrategias no processo educativo. Apos termos selecionados dois estudantes que apresentavam indicadores de AH/SD, eles responderam um questionario investigativo, que procurava tracar os interesses e suas habilidades em tecnologias, como computador, celular, internet e tablets , em seguida foram elaborados jogos para aprimorar e desenvolver suas habilidades. Durante a elaboracao, pudemos observar como os estudantes estavam estimulados com a montagem e programacao das fases e niveis dos jogos, e a cada etapa vencida da execucao, mais eles apresentavam-se interessados em criar novos desafios e aprimoramento dos jogos. Acreditamos que, contribuimos para o desenvolvimento das potencialidades individuais dos estudantes com indicativos de AH/SD e proporcionamos a autoria de jogos educativos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".